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公开(公告)号：CN108494746B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201810187959.9
申请日：2018-03-07
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李明哲 , 涂波 , 刘丙双 , 戴帅夫 , 张建宇 , 李少华 , 闻博 , 梅锋 , 李莉 , 蒋志鹏 , 周模 , 冯婷婷 , 尚秋里 , 张洛什 , 李传海 , 方喆君 , 孙中豪
Abstract: 本发明公开了一种网络端口流量异常检测方法及系统。本方法为：1)对目标数据平台中的通联会话日志流量进行读取并按照源端口号、目的端口号分组汇总，然后统计每个端口的流量指标数据，构成对应端口的流量序列；2)根据每一端口的流量序列，构成该端口的输入向量，输入LSTM网络得到该端口时刻t的流量预测值；将该端口时刻t的流量预测值与观测值进行对比；如果二者偏差大于设定条件，则确定该端口的流量异常；3)根据该端口的近期全部流量日志和预设规则对该端口的流量异常进行定性，判断出该端口的流量异常事件；如果无法判断，则将提取的流量日志输入训练好的机器学习模型对该端口的流量异常进行分类，识别出该端口的流量异常事件。
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公开(公告)号：CN108494746A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810187959.9
申请日：2018-03-07
Applicant: 长安通信科技有限责任公司 , 国家计算机网络与信息安全管理中心
Inventor： 李明哲 , 涂波 , 刘丙双 , 戴帅夫 , 张建宇 , 李少华 , 闻博 , 梅锋 , 李莉 , 蒋志鹏 , 周模 , 冯婷婷 , 尚秋里 , 张洛什 , 李传海 , 方喆君 , 孙中豪
Abstract: 本发明公开了一种网络端口流量异常检测方法及系统。本方法为：1)对目标数据平台中的通联会话日志流量进行读取并按照源端口号、目的端口号分组汇总，然后统计每个端口的流量指标数据，构成对应端口的流量序列；2)根据每一端口的流量序列，构成该端口的输入向量，输入LSTM网络得到该端口时刻t的流量预测值；将该端口时刻t的流量预测值与观测值进行对比；如果二者偏差大于设定条件，则确定该端口的流量异常；3)根据该端口的近期全部流量日志和预设规则对该端口的流量异常进行定性，判断出该端口的流量异常事件；如果无法判断，则将提取的流量日志输入训练好的机器学习模型对该端口的流量异常进行分类，识别出该端口的流量异常事件。
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公开(公告)号：CN104504406A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410733832.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
CPC classification number: G06K9/6223 , G06K9/4671
Abstract: 本发明公开了一种快速高效的近似重复图像匹配方法。本方法为：1)提取训练图像库中每一图像的ORB特征并对每一图像的ORB特征进行非线性映射，构建该训练图像库的视觉词汇表；2)根据已构建的视觉词汇表，利用局部约束线性编码对训练图像库中每一图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；3)提取待匹配图像的ORB特征并对其进行非线性映射，然后根据所建视觉词汇表对该待匹配图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；4)计算待匹配图像的稀疏编码与该训练图像库中图像的稀疏编码相似度，若相似度超过设定阈值，则匹配成功，否则匹配失败。本发明降低了硬量化方法的重构误差，极大地提高了匹配的速度，可以用来实时匹配。
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公开(公告)号：CN104504406B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201410733832.4
申请日：2014-12-04
Applicant: 长安通信科技有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种快速高效的近似重复图像匹配方法。本方法为：1)提取训练图像库中每一图像的ORB特征并对每一图像的ORB特征进行非线性映射，构建该训练图像库的视觉词汇表；2)根据已构建的视觉词汇表，利用局部约束线性编码对训练图像库中每一图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；3)提取待匹配图像的ORB特征并对其进行非线性映射，然后根据所建视觉词汇表对该待匹配图像非线性映射的ORB特征进行稀疏编码；4)计算待匹配图像的稀疏编码与该训练图像库中图像的稀疏编码相似度，若相似度超过设定阈值，则匹配成功，否则匹配失败。本发明降低了硬量化方法的重构误差，极大地提高了匹配的速度，可以用来实时匹配。
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